#3 Ahora es el momento de saber sobre analítica avanzada

  • Autor de la entrada:
En este momento estás viendo #3 Ahora es el momento de saber sobre analítica avanzada
Imagen de Canva

Tiempo estimado de lectura: 7 minutos.

Hola, vuelvo al ataque con definiciones y una selección de ideas/referencias para poner contexto a la analítica avanzada y porque ahora sí es el momento.

Es momento de estar al día porque el boom de la inteligencia artificial esta ocurriendo y todos tenemos que contribuir en lo posible para implementarla e implantarla. Sí, tú también.

Como decía Maria Klawe (Matemática e informática y ex-consejera de Microsoft), va a ocurrir y cuanta más diversidad haya en la definición y evolución, más adaptado estará para todo el mundo:

»It is going to happen so better if we have more voices in the board.» (Va a ocurrir así que es mejor cuantas más voces tengamos sobre la mesa opinando. Traducción particular)

Maria Klawe

Y te preguntarás ¿por qué ahora y no antes? De hecho, en la década de los 50, el matemático y filósofo Alan Turing ya se empezó a plantear estos temas y a preguntarse conceptos tan remotos (para su tiempo) sobre si las computadoras podían pensar.

Lo podemos resumir en cinco razones principales:

Mejores algoritmos

La primera razón es que tenemos mejores algoritmos de aprendizaje por ordenador. Por ejemplo, están las redes neuronales que permiten tratamiento de volúmenes ingentes de datos no estructurados como el lenguaje natural. Ten en cuenta que llamamos lenguaje natural a nuestras conversaciones, fotos/videos, textos, que si bien, en el mundo de la lingüística y el lenguaje pueden tener su orden, en el mundo de la analítica se consideran datos no estructurados, sin un formato definido para ser entendido por una base de datos tradicional.

Datos, datos y más datos

En segundo lugar, disponemos de muchos más datos, con más del 50% de los datos generado en los últimos 2 años como contaba en mi anterior entrada. Siguiendo con la metáfora, tenemos mucho más «petróleo» para procesar y así conseguir información.

Máquinas más rápidas y baratos

La tercera causa es que contamos con una mayor capacidad de proceso y almacenamiento mucho más barato gracias a tecnologías de procesamiento distribuido como Hadoop. Y lo que es mejor, que se pueden ejecutar sobre los ordenadores que tenemos en nuestras casas y no en servidores diseñados específicamente para la industria. De hecho, estamos aprovechando las tarjetas gráficas de los ordenadores para incrementar la rapidez de ejecución (GPU -graphic processing units). Incluso empresas fabricantes como IBM, Google o Intel están dando pasitos hacia ordenadores cuánticos (te recomiendo este artículo de Xataka sobre Los ordenadores cuánticos, explicados: cómo funcionan, qué problemas pretenden resolver y qué desafíos deben superar para lograrlo).

La nube

Seguimos en cuarto lugar ‘navegando’ por la nube (el cloud) que proporciona infraestructuras de procesamiento y almacenamiento virtuales más rápidas a la hora de habilitar y poder trabajar sobre ellas. No es necesario tenerlas físicamente, o cómo se dice en el mundo empresarial On premises, en tu casa o negocio. Para que te hagas una idea, en una de las empresas en las que trabajé, cada vez que teníamos que ampliar infraestructura física, pasaban entre 4 y 6 meses para tenerla desplegada mientras que en la nube podíamos tenerla de un día para otro. ¿Qué pequeña o mediana empresa de hoy en día se puede permitir tiempos de meses para disponer de recursos necesarios para su negocio?

Comunidad open-source

Y por último, tenemos a la comunidad de código abierto (open source) que proporciona de manera gratuita herramientas indispensables en el mundo de la información y del SW y que han acelerado el uso de nuevas tecnologías y la creación de nuevos algoritmos y programas. Ejemplos de estas son: Hadoop, que ya he mencionado, Spark, R, Python, GitHub etc… (perdonadme «los palabros» técnicos aunque quiero que te vayan sonando términos con los que te vas a encontrar si sigues profundizando)

No sé si la cabeza te va a explotar o si quieres más caña. He intentado hacer definiciones cortas con ejemplos para todos los públicos pero si algo no queda claro o si quieres más información, estoy en los comentarios. Me gustaría leerte.

Espero que hayas disfrutado y si te ha gustado, compártelo en redes y dímelo en comentarios. Te espero en la siguiente entrega de «La época de la información».

Mientras, si te ha picado el gusanillo, te dejo unas referencias a continuación:

  • Formación promocionada por el Gobierno de España en colaboración con el resto de gobiernos europeos sobre los Elementos de IA
  • Mackinsey nos lo cuenta en modo cronológico y gráfico por si queréis tener más detalles: ¿Por qué AI ahora?